基于小波变换和同态滤波的内窥图像增强算法

由于受照明条件的限制,工业内窥镜图像存在比较严重的由光照不均引起的图像降质.在分析工业内窥镜图像特点的基础上,研究了使用基于照明反射模型的同态滤波方法增强内窥镜图像的方法.从空频分析的角度出发,提出一种基于小波变换的同态滤波方法,采用快速小波变换代替传统傅立叶变换,在变换域中对不同尺度上小波系数进行非线性增强,实现图像的对比度增强.实验结果表明,该方法可以有效消除由光照不均匀引起的图像亮度不均匀,增强图像对比度的同时不改变图像的原始面貌,其效果优于传统的同态滤波方法.     

基于小波变换的小目标检测

利用小波分析的多分辨率特性和时频局部窗特性能够克服传统方法的局限,实现小目标的精确定位检测.基于小波变换的小目标检测,先利用改进的小波变换选择合理的小波基和小波变换窗口对小目标图像滤波,后结合直方图阈值分割法分割阈值.实验结果表明该方法不仅能很好保存小目标的形状特征,还能将背景几乎完全消除.     

基于小波变换的射线图像增强方法的比较分析

射线数字成像是当前射线检测、诊断技术发展的重要方向，图像降噪增强是提高射线成像检测灵敏度和分辨率的关键。文中介绍了3种基于小波变换的射线图像增强方法及其原理，分别应用这3种增强方法对一幅射线无损检测（NDP）的图像进行了增强处理，对实验结果数据进行对比分析，说明它们在图像增强效果上的差异。     

基于小波变换的炮弹射线图像增强技术研究

利用小波变换对含有噪声的图像进行变换,针对其小波系数进行阈值操作,得出降噪后的增强图像.首先对原始射线图像进行对数变换,其次对变换后的图像进行小波阈值降噪处理,最后对阈值降噪处理后的图像进行指数拉伸变换,求得消除噪声以后的增强射线图像.实验证明提出的方法对炮弹射线图像处理是有效的.     

基于小波变换与模糊理论的图像增强算法研究

针对传统图像增强方法增强图像同时放大噪声的问题,提出了一种基于小波变换和改进模糊集理论进行图像增强的方法.该算法先对原始图像进行小波变换获得低频和高频系数,对低频系数进行了分段函数增强,高频系数进行小波去噪,并且定义新的隶属度函数对各个尺度上不同方向的高频系数进行模糊增强,最后通过小波重构得到增强的图像.实验结果表明,该算法可以有效去除噪声和增强图像,并使图像具有良好的视觉效果.     

基于小波变换的自适应Kalman 滤波算法研究

针对组合导航系统中Kalman滤波在实际工程应用中的不足,以惯性/卫星组合导航系统为背景,提出小波变换技术对量测噪声方差阵进行直接调控的滤波算法。介绍Kalman滤波原理,根据小波变换在时域和频域都有良好的局部化性质,检测量测噪声的变化,实时调整自适应因子,间接改变Kalman滤波器的当前观测和过去信息的比例关系。仿真结果表明:该算法对噪声干扰有较强的自适应性,能有效抑制滤波发散,提高系统的精度和鲁棒性。     

基于小波变换的光测数字图像增强

针对光测数字图像，提出基于方向小波变换的图像增强方法，分析了方向小波变换的数学原理及其与图像边缘梯度信息的内在联系，给出了小波变换图像增强的步骤和实际光测图像的增强效果，实验结果表明，所提出的增强算法优于直方图均衡方法，有利于目标特征的提取和分析。     

小波变换在光学相关目标识别中的应用

光电混合实时联合变换相关器能够实现目标的自动探测、识别和定位,但由于实际中从图像传感器采集到的目标图像对比度较低且存在大量背景噪音,因而目标识别率低且识别效果不佳。基于小波变换的多分辨率分析特点能够更大程度上体现图像的特征信息,将其应用于光学相关目标的自动探测与识别中。将小波变换与联合变换相关器结合起来,通过研究物面的小波图像增强来获取更加尖锐的相关峰,解决复杂背景、低对比度目标的识别问题,取得良好的实验结果,证实小波变换在光学相关领域中具有一定的优越性和良好的应用前景。     

基于小波变换的直升机声目标特征提取

简要地介绍了小波变换的原理和性质以及它在直升机声目标特征提取当中的应用。主要论述了利用小波变换进行信号分解与滤波、目标特征提取等方面的应用,最后给出了计算机模拟仿真结果,结果表明,利用本文所提出的信噪分离方法和目标特征提取方法可以在低信噪比情况下准确识别目标。     

高帽变换和toggle算子组合的图像增强优化算法

针对灰度图像对比度较低而难以识别目标区域的问题,对形态学中传统的高帽变换算子和toggle算子进行组合,提出了基于高帽变换和toggle算子组合的图像增强优化算法.该算法利用高帽变换算子增大原始图像灰度值的动态范围,同时利用toggle算子锐化图像,使图像清晰.实验结果表明,该组合算子相对单个算子来说,对灰度图像的对比度增强效果更好,目标识别效果更佳.     

小波变换在目标图像多尺度边缘检测中的应用

介绍了小波变换及其应用于图像边缘多尺度检测的原理，并给出了构造小波函数的方法和相对应的滤波器系数。用一幅图像进行的仿真实验表明，基于小波变换进行图像的多尺度边缘检测相对于传统的Ｒｏｂｅｒｔｓ算子、Ｓｏｂｅｌ算子和Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子检测图像边缘是一种较好的方法，而且对随机噪声也有较强的鲁棒性。为此进一步提出从多个目标中快速跟踪和识别指定目标的思想。     

基于小波变换的被动声目标识别的研究

首先简单介绍了小波变换,然后针对被动声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号某子空间上再进行频域变换(FFT)提取目标的能量特征参数,并以卡车、小轿车和人的脚步为例建立了目标小波变换声信号特征矢量库.     

基于小波包变换的多传感器跟踪算法

文中提出一种基于小波包变换的多传感器跟踪算法,与基于小波变换的跟踪滤波算法相比,文中的算法避免了高阶矩阵运算,有效地解决了数据过长的问题,简化了滤波过程,并且不需要考虑小波系数的噪声特性,有较好的滤波性能。     

小波域自适应滤波的红外弱小目标检测

针对红外弱小目标检测,在图像自适应阈值降噪的基础上,提出了一种小波域自适应滤波的检测算法.该方法利用图像小波分解后高低频分离的特点,采用基于Context模型的自适应滤波器对含有目标的高频系数进行处理,最后采用自适应门限进行二值化图像分割以检测出目标.实验结果表明,与Top - hat滤波相比,该方法能够更有效地检测出...     

一种扩展的自适应小波变换算法及应用

在Claypoole自适应小波变换基础上,提出了一种扩展的自适应小波变换方法。该方法将Sweldens构造小波的内插细分多项式,由奇次扩展到正整数次,从而扩大了自适应小波消失矩的选择范围。将自适应小波变换与扩展自适应小波变换应用于信号滤波,结果表明：扩展自适应小波变换,得到了理想的滤波效果,也为应用提供了更广泛的自适应小波选择。     

基于小波变换方法的海上舰船目标边缘提取

一种基于小波变换的边缘提取方法,应用其对舰船图像进行边缘提取,以二次光滑小波作为小波函数,对海上舰船图像进行了二维小波变换,计算小泼变换结果的局部模极大值点,从而得到舰船目标图像的形状边缘特征。经过和运用Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子、基于图谱理论的阈值分割等方法所获得的舰船目标结果进行比较,图像处理的结果表明运用小波变换方法所提取的目标边缘对海上舰船目标的识别有良好的效果。     

基于小波变换的海面目标自动检测

利用小波分析优良的局部化能力和方向特性,提出了一种基于小波变换的海面目标自动检测算法,该算法在小波分解的垂直分量中进行目标检测,经过互能量交叉和海杂波抑制后,通过最大能量判决检测目标位置,并利用双窗口相似性度量函数标定目标大小。实验结果表明,该算法可以在单帧图像中检出目标,并且对存在云层、鱼鳞光等干扰的复杂海空背景也能取得较好的检测效果。     

基于小波变换的遗传算法在红外图像目标识别中的应用

针对目标识别技术研究现状,提出了基于小波变换的遗传算法在红外图像目标识别中的应用问题.其中简要介绍了小波的特点,重点描述了基于小波变换的遗传算法在目标识别中的应用原理、应用方法,并给出了相应的应用实例,为解决目标识别问题提供了一种新的思路.     

基于双曲调频小波变换的水下运动目标参数估计

为了精确估计水下运动目标的运动参数，选择双曲调频小波作为发射信号，对其自小波变换进行了分析。对于参数未知的运动目标，给出了利用该小波变换消除尺度和时延耦合的方法。仿真结果表明，该方法能在低信噪比下估计运动目标的参数，验证了方法的有效性。     

基于平移不变小波变换的图像滤波算法

为克服传统滤波法在去除高斯噪声时存在的不足,研究了一种基于平移不变小波变换的图像高斯噪声滤波算法,分析了小波分解函数、阈值系数及平移间距对滤波结果的影响。仿真试验表明,文中算法能够在去除噪声的同时较好的保持图像边缘,同时,峰值信噪比也较均值滤波法、小波软阈值和硬阈值等方法有所提高,是一种有效的高斯噪声图像滤波算法。